災后電力設施快速巡檢評估：大地震、臺風等災害發生后，電力系統需要在短時間內排查大量輸電塔和變電站設備的位移損傷情況，以安排搶修恢復供電。傳統靠人工逐一檢查不僅耗時，也存在險情下人身安全風險。使用無人機視覺位移監測，可以在災后極短時間對受災區域的電力設施開展快速巡檢。無人機無需道路通行條件即可機動抵達多處桿塔位置，從空中獲取高分辨圖像和三維點云數據，測量桿塔傾斜角度、導線垂度變化以及變壓器等設備相對基礎的位移。系統將各監測點數據實時傳送至云平臺，供指揮中心集中查看。毫米級精度使得即使輕微的移位也能被識別，不會遺漏隱患。通過這種方式，搶修指揮部能夠在數小時內掌握成百上千處設施的受損狀況，據此科學制定搶修優先級和調度資源，既加快了電力恢復速度，也確保了現場工作人員的安全。山地光伏場區邊坡監測，多角度巡檢預警滑坡保護設備安全。橋梁機器視覺位移監測儀系統

既有隧道結構保護監測：在城市改擴建工程中，新建深基坑可能與已運營的地鐵隧道鄰近。如果施工擾動導致隧道結構變形移位，將危及行車安全。通常既有隧道會布設位移計、收斂計等傳感器進行監測，但這些點位有限且需要維護。無人機視覺監測能夠作為有益補充，提供隧道結構整體的變形數據。利用運營間隙，小型無人機搭載測距相機進入隧道，在軌道兩側沿隧道走向飛行，獲取隧道內壁和軌道的影像數據，建立隧道斷面的基準模型。此后每隔數日重復巡航拍攝，系統比對新舊模型，可檢測出隧道襯砌出現的毫米級位移或變形，以及鋼軌軌距的細微變化。由于無人機可以自主避障并穩定控制姿態，監測過程對隧道正常運營不產生干擾。所有數據通過無線鏈路實時傳送至地面監控中心，維保人員可隨時掌握隧道狀態。當監測顯示隧道某區域變形超過閾值時，可立即通知地鐵運營方減速或停運，并要求施工方暫停作業、采取降水減震等措施。這種技術手段為既有隧道提供了更有效的保護，確保新建工程不影響既有軌道交通的運營安全。安全機器視覺位移監測儀云平臺排土場堆積體穩定監測，智能巡檢防范礦渣垮塌事故。

古建筑地基沉降監測：許多古建筑經歷百年風雨，地基可能出現下沉，引發墻體開裂、屋架變形等問題。傳統地基沉降監測需要在建筑周邊埋設水準點，人工測量，不只需要接近文物，對精度和頻率也有限制。通過無人機視覺監測，可以安全高效地掌握古建筑地基沉降趨勢。無人機在古建四周低空盤旋，拍攝基座、臺基和墻根部位的影像，并測定這些部位相對于遠處穩定參照的高度。將歷次監測的三維模型進行對比分析，能精確算出建筑各部分的沉降量和差異沉降分布。毫米級精度讓哪怕地基只下沉了2~3毫米也能被可靠識別 。監測全程無需在文物附近安裝任何設備，避免了擾動。數據匯入云端的文物建筑監測平臺，維修人員隨時可調閱沉降曲線。如若發現某段地基沉降速率上升，文保部門即可針對性采取壓密注漿、墩基托換等措施，加固基礎，防止沉降繼續惡化損害建筑結構。

相較傳統位移計、測縫計等點位數據監測方式，星地遙感XDYG-EC視覺位移系統通過高頻圖像采集（可達25Hz），實現了多點同步位移監測和圖像回傳功能，為水利設施安全管理提供了更豐富的現場信息。系統支持監測標靶布設在壩體、護坡、橋墩、隧道等關鍵構造部位，通過算法自動識別標靶位置變化，輸出水平與垂直位移數據，并通過邊緣計算設備快速完成數據上傳與告警判斷。此外，系統自帶夜視紅外照明與視頻錄像功能，可結合圖像識別輔助管理單位判斷現場是否有崩塌、滲水、施工等宏觀異常變化。在福建、四川、重慶等地已實際部署的項目中，視覺系統在提升監測精度的同時，也為遠程視頻巡查、應急響應等提供了直觀、可信的一手圖像資料。軟弱地基高層建筑沉降監測，防止不均下沉危及結構安全。

基坑周邊地表沉降監測：深基坑開挖往往導致周邊地面發生一定程度的沉降。如果地表沉降過大，可能拉裂埋地管線、塌陷路面，影響城市正常運行。施工單位通常布設沉降觀測點來監測四周地表下沉，但點位有限且需要人力反復測量。利用無人機技術，可以對基坑周邊大片區域進行快速的地表沉降監測。無人機沿基坑邊緣和附近街區飛行，獲取地面和道路的影像，通過數字攝影測量得到高精度的地面高程模型。對比不同時期模型，系統能夠繪制出周邊沉降槽的發展形態，精確測出max沉降值及沉降范圍擴展速度，分辨率遠高于人工水準測量。監測結果實時上傳云端供各相關方查看。如發現某管線廊道上方地面在短期內出現累計幾厘米的下沉，系統將立即報警 。施工方據此可加強對地下管線的保護，例如暫停降水、回填注漿，或提前更改施工工法，以避免地下管道因過度拉伸而破裂，防范次生事故。 多工地云端位移監測，遠程掌控各項目變形狀況提升監管效率。工程安全機器視覺位移監測儀渠道價格

地鐵車站下穿既有橋梁前進行結構位移基線采集，建立風險對比模型。橋梁機器視覺位移監測儀系統

平臺嵌入AI智能分析引擎，提升異常識別與趨勢預測能力。傳統水利監測主要依賴人工設閾值告警，對突發性或非線性異常難以快速識別。星地遙感在其智慧水利平臺中引入AI智能分析引擎，利用機器學習算法對海量歷史監測數據進行建模訓練，具備趨勢識別、突變檢測和潛在風險評分等功能。系統可自動識別非線性位移變化、周期性異常震蕩、突發滑移等情況，并輸出預警等級與解釋建議。以邊坡監測為例，平臺能基于10天前的微小變化趨勢，預測未來72小時的滑移風險概率，輔助決策人員提前干預。在深圳某大壩項目中，該AI模型準確識別出一次由地下水位驟升引發的庫岸局部沉降趨勢，實現了提前72小時的預警通知，為風險控制贏得了充足時間。AI分析的引入，使得水利監測系統從“報警機制”向“預測體系”轉型，邁入智能治理新階段。橋梁機器視覺位移監測儀系統